Kursplan

Introduktion

Konfigurera H2O

Översikt över H2O Funktioner och arkitektur

Navigera i H2O WebUI

Förbereder datamängden

Arbeta med beslutsträdsmodeller

Skapa en linjär modell

Realtidsdatapoäng i H2O

Skapa en Random Forest modell

Skapa GBM

Analysera Hadoop Data

Skapa en Deep Learning modell

Skapa en oövervakad inlärningsmodell

Användning av H2O AutoML för att automatisera modellutvärderingsprocessen

Felsökning

Sammanfattning och slutsats

Krav

  • Programmeringserfarenhet i Python, R, Scala eller Java.

Publik

  • Dataforskare
  • Dataanalytiker
  • Utvecklare
  14 timmar
 

Antal deltagare


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Vittnesmål (6)

Relaterade Kurser

Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

  35 timmar

AI and Robotics for Nuclear - Extended

  120 timmar

Relaterade Kategorier